零售商品销售交易数据分析数据集RetailProductSalesTransactionData-vinukafernandopulle
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 交易分析, 商品销售, 客户行为, 市场分析, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含零售商店的商品销售交易数据，记录了顾客购买商品的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年，涵盖了该年度的完整销售情况。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可以推断为零售商店的销售数据。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：顾客代码（customer_code）、交易时间（transaction_time）、商品代码（item code）、销售数量（sales_quantity）、商品所属部门（department）、商品类别（item_category）、商品名称（item_name）以及交易月份（transaction_month）。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_df.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于零售商店的销售系统。数据已进行整合，便于分析。
该数据集适合用于分析商品销售趋势、顾客消费行为以及市场表现。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于零售行业销售数据分析、顾客行为分析、市场趋势研究等学术研究，如商品销售预测、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，例如优化商品陈列、调整价格策略、制定个性化营销方案。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、顾客购买习惯，帮助用户实现销售额提升、库存优化等目标。
